• 한국항해항만학회지
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• 제31권3호
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• pp.263-269
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• 2007

적조는 1994년 이전에는 남해에서 산발적으로 발생했으나, 1995년 이후로는 주기적으로 발생하고 있으며, 발생지역 또한 남해와 동해 전역으로 넓게 퍼지고 있다. 이에 따라 적조의 연구 분야도 다양한 변화를 격고 있으며, 적조를 모니터링하기 위해 원격지 센싱, GIS, 퍼지 모델 시스템 등의 다양한 기술들이 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조와 해양 생물학적 인자 데이터를 수집하는 적조 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현시키기 위한 핵심 기술로 알려져 있으며 다른 지역의 센서들로부터 기상관측과 환경 탐색을 위한 데이터를 수집하는데 사용된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조 데이터 베이스를 효율적으로 설계함으로써 적조 모니터링 소프트웨어와 웹서비스를 제공하는 것에 관한 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.28-36
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• 2017

1990년대 게놈프로젝트 이후 유전자와 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 데이터 저장 기술의 발달로 연구의 결과물들은 다량의 문헌들로 기록되고 있으며, 이러한 문헌들은 새로운 생물학적 관계들을 추론하는 데이터로 유용하게 사용되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 생물학 문헌들을 활용하여 질병과 관련한 유전자를 추론하는 방법론에 대해서 제안한다. 문헌들을 제목과 본문으로 구분하고, 각 영역에서 등장한 유전자들을 추출한다. 제목 영역에서 추출된 유전자는 중심 유전자로 구분하고, 본문 영역에서 추출된 유전자는 제목에서 추출된 유전자와 관계를 갖는 주변 유전자로 구분한다. 이러한 과정을 각 문헌에 적용하여, 지역 유전자 네트워크를 구축한다. 구축된 지역 유전자 네트워크는 모두 연결하여 전역유전자 네트워크를 구축한다. 구축한 네트워크를 분석하여 질병 관련 유전자를 추론하였으며, 비교 실험을 통해 제안하는 방법론이 질병 관련 유전자를 추론하는 유용한 방법론임을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.306-311
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• 2009

본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-10
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• 2006

컴퓨터 바이러스의 모델링 및 시뮬레이션에 관한 연구는 주로 네트워크 취약성 분석에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 컴퓨터 바이러스는 생물학적인 관점에서 분석되어 질 수 있다고 생각하여, 인공생명 기술을 이용하여 컴퓨터 바이러스를 분석하였다. 이 연구를 통해 컴퓨터 바이러스로 인해 네트워크에 미칠 영향과 행동 메커니즘을 이해할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 인공생명을 이용한 컴퓨터 바이러스의 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 이를 통해 컴퓨터 바이러스 백신의 연구에도 영향을 줄 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.529-535
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• 2015

지금까지 생체 네트워크 분석 연구는 정적(static)인 개념으로만 다루어졌다. 그러나 실제 생명현상이 발생하는 세포 내에서는 세포의 상태 및 외부 환경에 따라 일부 단백질과 그 상호작용만이 선택적으로 활성화된다. 따라서 생체 네트워크의 구조가 시간의 흐름에 따라 변화하는 동적(dynamic)인 개념이 적용되어야 하며, 이런 개념은 질병의 진행 추이를 분석하는데 효율적이다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 방법을 알츠하이머 질병에 적용하여 질병이 진행되는 단계에 따라 변화하는 단백질 상호작용 네트워크의 구조적, 기능적 특징에 대하여 분석하고자 한다. 우선, 유전자 발현데이터를 기반으로 각 질병의 진행 상태에 따른 부분 네트워크(정상, 초기, 중기, 말기)를 구축하였다. 이를 기반으로, 네트워크의 구조적 특성 분석을 수행하였다. 또한 기능적 특성 분석을 위해 유전자 군집(module)을 탐색하고, 군집별 유전자 기능(Gene Ontology) 분석을 수행했다. 그 결과, 네트워크의 특성들은 각 질병의 단계와 잘 대응되며, 동적 네트워크 분석법이 중요한 생물학적 이벤트를 설명하는데 이용될 수 있음을 보였다. 결론적으로 제안된 연구 방법을 통하여 그동안 알려지지 않았던 질병유발에 관련된 주요 네트워크 변화를 관측할 수 있고, 질병에 관여하는 복잡한 분자 수준의 발생 기작과 진행 과정을 이해하는데 중요한 정보를 획득할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.61-68
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• 2018

암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.99-104
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• 2010

화학물질은 생체에 들어오면 여러 가지 독성반응을 나타내는데, 독성반응에 따른 유전자 발현을 분석하기 위해 바이오 칩 등을 이용한 신기술이 확산되면서 바이오 디지털 콘텐츠가 다량으로 생성되고 있다. 이 콘텐츠는 그 자체로는 의미가 적고 컴퓨터를 이용한 분석과 보정과정을 거쳐 생물학적으로 의미 있는 값들을 선별하여야 한다. 이런 콘텐츠에는 유전자들의 발현 양상 측정을 목적으로 하는 유전체학(genomics), 유전자의 발현 양상을 측정하는 전사체학(transcriptomics), 단백질의 발현을 측정하는 단백체학(proteomics), 대사체의 발현을 측정하는 대사체학(metabolomics) 등이 있으며, 이를 통칭하여 오믹스(omics)라고 부른다. 오믹스 기술을 독성을 연구하는 분야에 접목한 것이 독성유전체학(toxicogenomics)이며, 이에 대한 콘텐츠를 분석함으로써 독성을 예측하고 독성기전을 규명할 수 있다. 독성분석에 있어서 초기 단계의 분석은 향후 만성독성의 예측에 있어서 중요한 부분을 차지하고 있다. 바이오 디지털 콘텐츠를 이용하여 독성을 예측함에 있어 기존의 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하기 위해서는 많은 정보에 대한 분석기술의 진보가 필요하다. 또, 바이오 디지털 콘텐츠를 이용한 독성예측에 있어서 전체세포보다는 생물학적 현상을 일으키는 특이세포에서 이런 정보를 얻는 것이 중요하다고 생각된다. 또, 향후 바이오 디지털 콘텐츠 분석은 전략적 실험설계에 의한 데이터가 분석되고 축적되어야 하고, 분석알고리즘을 통한 네트워크 분석이 이루어져야 하며, 통합적 데이터 구축을 통해 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제7권5호
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• pp.12-25
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• 2004

경관의 보전과 복원, 계획은 생태계내의 다양성을 보전하고 유지하기위한 전반적인 통합관리 체계하에서 조직적인 운영이 요구되는 사항이다. 유전자수준에서부터 서식지, 생태계 및 경관수준에 이르기까지 생물의 다양성을 유지하고 개체군을 보전하며, 관리하기 위한 세계 여러 국가들의 전략과 노력은 주요거점서식지를 서로 연결하는 서식지 네트워크를 비롯하여 주요 동물이동통로에 대한 생태통로의 설치 및 훼손된 지역에 대한 복원에 초점을 두고 있다. 최근에는 유럽에서는 이러한 서식지 수준의 네트워크를 인접 국가간에 공동으로 조직하여 관리하는 국가간 생태네트워크를 서두르고 있다. 경관수준의 서식지 및 생태계의 보전과 관리에 있어 핵심적 개념으로 떠오르고 있는 경관생태학 및 보전생태학적인 이론은 생태네트워크 개념에서도 그 중요한 원리가 활용된다. 본 서술형논문에서는 유럽의 생태네트워크의 운영활동을 참고하여 한국의 서식지 보전 및 관리를 위한 생태네트 현황에 참고하고 하였으며, 여기에 개괄적이며 필수적인 경관생태학적 고려사향을 논하였다. 우리나라의 서식지 및 경관 수준의 네트워크전략과 환경정책의 수립에 있어 고려되어야 할 사항을 서식지 보호, 법적 접근 그리고 생태네트워크 프로그램을 중심으로 기술하였다. 향후 통일을 대비하면서 통일 이후의 남북간의 접경지역을 포함한 자연보전지역과 특수한 경관지역을 관리하고 보전하는데 유럽외 국가간 생태네트워크 프로그램은 주요한 우리 환경정책에 주요한 메시지를 주고 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1117-1128
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• 2016

고차원 유전체 자료를 사용하는 유전체 연관 분석에서는 벌점 우도함수 기반의 회귀계수 규제화 방법이 질병 및 표현형질에 영향을 주는 유전자를 발견하는데 많이 이용된다. 특히, 네트워크 기반의 규제화 방법은 유전체 연관성 연구에서의 유전체 경로나 신호 전달 경로와 같은 생물학적 네트워크 정보를 사용할 수 있으므로, Lasso나 Elastic-net과 같은 다른 규제화 방법들과 비교했을 경우 네트워크 기반의 규제화 방법이 보다 더 정확하게 관련 유전자들을 찾아낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 네트워크 기반의 규제화 방법은 그룹 구조를 갖고 있는 고차원 유전체 자료에는 적용시킬 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 실제 SNP 데이터와 DNA 메틸화 데이터처럼 대다수의 고차원 유전체 자료는 그룹 구조를 가지고 있으므로 본 논문에서는 이러한 그룹 구조를 가지고 있는 고차원 유전체 자료를 분석하고자 네트워크 기반의 규제화 방법에 주성분 분석(principal component analysis; PCA)과 부분 최소 자승법(partial least square; PLS)과 같은 차원 축소 방법을 결합시키는 새로운 분석 방법을 제안하고자 한다. 새롭게 제안한 분석 방법은 몇 가지의 모의실험을 통해 변수 선택의 우수성을 입증하였으며, 또한 152명의 정상인들과 123명의 난소암 환자들로 구성된 고차원 DNA 메틸화 자료 분석에도 사용하였다. DNA 메틸화 자료는 대략 20,000여개의 CpG sites가 12,770개의 유전자에 포함되어 있는 그룹 구조를 가지고 있으며 Illumina Innium uman Methylation27 BeadChip으로부터 생성되었다. 분석 결과 우리는 실제로 암에 연관된 몇 가지의 유전자를 발견할 수 있었다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권3호
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• pp.347-358
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• 2016

브라시노스테로이드는 식물의 생장과 발육 과정에 있어서 중요한 역할을 담당 할 뿐 아니라 생물학적/ 비 생물학적 스트레스에 대한 복합 저항성을 보인다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 브라시노스테로이드와 광범위스트레스 내성을 연결하는 중요한 생물학적 네트워크를 이해하기 위해, Agilent Arabidopsis $4{\times}44K$ oligo chip을 이용하여 브라시노스테로이드 신호가 강화된 bes1-D 계통의 전 전사체 비교분석을 수행하였다. 그 결과 bes1-D 계통에서 DEGs (Differentially Expressed Genes)를 1,091 (562 up-regulated, 529 down-regulated) 개 선발하였다. 또한 선발된 유전자들의 GO 와 단백질 상호작용 네트워크 분석을 통해 대사, 발달, 스트레스, 면역, 방어 반응에 관련된 주요 브라시노스테로이드 신호전달과 연결된 스트레스 관련 유전자군을 분리하였다. 선발된 유전자중 NB-ARC와 FLS2는 bes1-D 계통이 야생형 En-2 계통에 비해 약 6배 정도의 발현량이 증가되었으며, TIR1, TSA1, OCP3 유전자등은 bes1-D 계통이 야생형 En-2 계통에 비해 발현이 감소되었다. 또한 브라시노스테로이드 활성형 계통이 야생형 식물체 계통에 비해 가뭄 스트레스 및 병원균에 대해 저항력이 향상되었다. 따라서 microarray 분석을 통한 유전자 간 발현 네트워크와 유전체 정보를 결합하여 대단위 주요 기능 유전자들을 동정할 수 있는 방법을 고안하여 실험에 사용하였다. 이를 통해 기능 획득 돌연변이 bes1-D가 식물들이 다양한 스트레스 환경에 적응할 수 있는 반응을 조절한다는 사실을 보여주고 있다.